1.6 循證醫學的研究方法

按照循證醫學的基本思想和舉證方法，為了保障臨床醫療決策的科學性，循證醫學研究方法將解決問題的過程分為3個階段。

1.發現問題階段

在此階段，主要的任務是準確發現和認識臨床上所面臨的具體問題，了解解決這些問題所需的信息資源、患者的病情、可供治療方案、治療成本以及所對應的治療效果等。

2.分析問題階段

在此階段，要重視醫療證據的最新進展，及時獲取醫學信息，并且要確認醫學文獻和信息是最新、最充分的，確認醫療證據是科學、有效、實用的，評價醫療證據是嚴格、可靠的。

3.解決問題階段

在獲得分析結果后，結合并運用目前最好的醫療證據來解決臨床問題，并進行同步評價，用科學且可靠的醫療診治方案去治療患者。通過效果預測、驗證和系統綜述，給患者最好的治療。其中，系統綜述是循證醫學研究工作的基礎，系統綜述的結果就是循證醫學的證據。系統綜述可以解決很多問題，如病因學和危險因素判定、治療手段的有效性研究、診斷方法研究、預后估計、病人費用和效益分析等。因此，其含義就是在全面收集所有相關臨床試驗研究結果的基礎上，通過科學的方法篩選出合格的研究方案，繼而對合格的研究方案進行綜合分析和統計學處理，形成較單個研究更為可靠的研究結果。最后把研究結果以嚴謹、簡明的形式公布，用于指導診治決策。循證醫學具體的系統綜述方法如下。

（1）形成需要解決的臨床問題。進行系統綜述的最初階段應對要解決的問題進行精確描述，包括人群類型、治療手段或暴露因素的種類、預期結果等，合理選擇進行評價的指標。指標的選擇直接影響文獻檢索的準確性和敏感性。例如，評價某種疾病的治療效果，首先必須明確該疾病屬于何種病理類型、臨床分期或嚴重程度、藥物劑量和用法、近期療效判定和嚴重程度，以及遠期效果判定等。評價指標需憑借研究者本人的專業知識進行合理、慎重的選擇，評價指標選擇錯誤將導致系統綜述無法順利進行或其結果沒有臨床價值。

（2）資料檢索。進行系統綜述工作時必須全面檢索相關的臨床研究資料，避免遺漏有價值的信息，增加系統綜述的偏倚程度。資料檢索的全面性是系統綜述與一般文獻綜述的重要區別。文獻綜述多是研究者對獲得原文文獻的闡述，其中包含較多綜述者的主觀判斷，結論缺乏客觀性和說服力。而在基于系統綜述的資料檢索中，需要特別重視4個方面的問題：一是檢索工作要及時全面，避免遺漏最新的研究成果；二是要注意檢索途徑，保證所獲取的資料具有很高的可靠性；三是要注意檢索內容的針對性，避免相近問題的偏引和誤導；四是進行檢索前，要明確各種問題的標準醫學主題詞，在此基礎上再對每一個主題詞進行檢索，并對結果進行合并，得出科學的檢索結果。

在資料檢索中，兩類資料必須予以必要的關注：一是已有的系統綜述資料，參考和借鑒此類資料可以減輕研究者的負擔，同時也可汲取已完成系統綜述的長處。此類資料一般有三種類型，即學術性綜述、教育性綜述和米塔分析。二是指導類資料，這類資料一般都由本專業學術會議編制，以系統綜述作為依據，并且經過專家討論后集體修訂，因此此類資料也具有一定的權威性。

（3）完成基礎工作。對某一對象進行評價和研究之前，大量的案例已證明，做好下面一系列工作可以幫助研究者提高系統綜述的質量：一是該研究的試驗對象是否具體，研究人群、治療手段和結果判定方法是否科學正確；二是試驗對象是否隨機分組；三是病人的隨訪率是否理想，每組病人是否經過統計分析；四是受試對象、研究人員及其他研究參與者是否在研究過程中遵循了盲法原則；五是各組病人的年齡、性別、職業等是否相似；六是除進行研究的治療手段不同外，其他的治療方法之間是否有共性；七是治療作用的大小；八是治療效果的評價是否準確；九是試驗結果是否適用于診治對象，種族差異是否影響試驗結果；十是是否描述了所有治療結果；十一是治療取得的效益是否超過了治療的危險性和費用。系統綜述者應根據上述標準進行判斷，不滿足要求的文獻和資料應剔除或區別對待，以保證系統分析和評價的有效性。

（4）數據收集。系統綜述者應設計一個適合本研究的數據收集表格。表格中應包括分組情況、每組樣本數和研究效應的測量指標。根據研究目的不同，測量指標可以是率差、比數、相對危險度等。當各研究測量指標診斷結果不一致時，應進行量化、同向化和標準化轉化。

（5）數據分析。系統綜述過程中，對上述數據進行定量統計合并分析的研究方法稱為米塔分析。米塔的意思是全面綜合（More Comprehensive）。通過米塔分析可以達到以下目的：一是提高統計檢驗效能；二是保證評價結果的一致性，以便于解決單個研究對象之間的矛盾；三是改進對作用效應的估計；四是解決以往單個研究未明確的新問題。

米塔分析是實現對研究數據一致性檢驗和結果合并的基礎，在此前提下，各研究結果間必須具有一致性，其合并的結果才能被認為是真實有效的；否則，合并結果是不能被接受的。目前，有代表性的數據合并方法有固定效應模型和隨機效應模型。這兩種方法適用于多個同一類型的臨床試驗研究數據合并。事實上，臨床上許多問題存在多種類型的臨床試驗研究，而同種類型的大樣本臨床研究可能很少。在這種情況下，不適合應用上述兩種數學模型進行數據合并，此時最簡便、最常用的數據合并方法就是投票法。投票法對各種類型的試驗研究情況都予以考慮，但是不同類型的研究其作用不同。運用投票法進行數據分析時，應嚴格區分所有文獻的不同等級，如進行治療效果評價時，可按照3個不同等級進行分類，即高質量隨機對照試驗研究、隊列研究和低質量隨機對照試驗研究。但是，各研究應在各自的等級內進行投票，投票得出的結論即可作為臨床證據的研究依據。由于投票法客觀地評價了各種試驗的研究意義，因此，它是系統綜述時數據分析的一種重要手段，在循證醫學中被廣泛采用。

（6）分析結果的解釋。客觀性是系統評價的本質特征，在解釋數據分析結果時，系統綜述者應力求客觀，避免主觀推測。在此過程中，系統綜述者常易犯兩個主觀性錯誤：一是把沒有證據表明有效的治療手段解釋為無效；二是在結論中摻雜個人意見，擅自得出超出舉證范圍的結論。實事求是的結論是，在結論的討論和闡述部分，系統綜述者應幫助讀者正確理解研究結論與臨床實踐的關系，明確指出各種證據指導臨床實踐作用的大小。當研究結果不足以指導臨床實踐時，系統綜述者應闡明如何進行進一步的深入研究，而不是含糊地表達為仍要進一步研究。